Günümüzde ilaca dirençli enfeksiyonlar, küresel sağlık açısından ciddi bir tehdit oluşturuyor. Bu tür enfeksiyonlar, tedavi süreçlerinin zorluğu ve yüksek ölüm oranları ile halk sağlığını tehdit etmeye devam ediyor. Ancak, Tulane Üniversitesi'ndeki bilim insanları, bu soruna çözüm arayışında önemli bir adım attı. Yapay zeka kullanarak, ilaca dirençli enfeksiyonları tespit etmeyi mümkün kılan yeni bir yöntem geliştirdiler.
YENİ YAPAY ZEKA TABANLI YÖNTEM
Tulane Üniversitesi araştırmacıları, özellikle Mycobacterium tuberculosis ve Staphylococcus aureus bakterilerinde antibiyotik direncine yol açan genetik mutasyonları tespit etmek için yapay zeka tabanlı bir çözüm geliştirdi. Bu teknik, Nature Communications dergisinde yayımlandı ve bilim dünyasında büyük yankı uyandırdı. Yapay zeka, bu bakterilerdeki direnç mekanizmalarını çok daha hızlı ve doğru bir şekilde belirleyerek, tedavi süreçlerini büyük ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip.
Araştırmacılar, bu yenilikçi yöntemi oluştururken makine öğrenimi tabanlı bir Grup İlişkilendirme Modeli (GAM) kullandılar. GAM, ilaç direnciyle bağlantılı genetik mutasyonları yüksek doğrulukla saptamak amacıyla tasarlanmış bir yapay zeka modelidir. Geleneksel yöntemler, mevcut bilgilere ve eski verilere dayanırken, GAM, bu bilgilere bağımlı olmadan çok daha esnek bir şekilde çalışır. Bu özellik, onu daha dinamik ve geniş kapsamlı bir analiz aracı haline getiriyor.
Yedi binden fazla Mycobacterium tuberculosis suşu ve yaklaşık dört bin Staphylococcus aureus suşu üzerinde yapılan testler, bu yeni yöntemin etkinliğini gözler önüne serdi. Yapılan karşılaştırmalı analizler, GAM modelinin Dünya Sağlık Örgütü'nün (DSÖ) direnç veri tabanının doğruluk oranına eşdeğer olduğunu, hatta bazı durumlarda bu oranı aştığını gösterdi. Özellikle, yanlış pozitif sonuçların sayısında önemli bir azalma sağlandı. Bu, gereksiz ve yanlış tedavi uygulamalarının önüne geçilmesini sağlayarak, tedavi sürecini önemli ölçüde iyileştirebilir.
YANLIŞ POZİTİF SONUÇLAR AZALACAK
Yanlış pozitif sonuçlar, tedavi süreçlerinde ciddi hatalara yol açabiliyor. Genellikle dirençli olmayan bakteriler dirençli olarak tanımlanır ve bu durum, gereksiz ilaç kullanımı ve yanlış tedavi değişikliklerine neden olabilir. Geliştirilen yeni yapay zeka tabanlı model, yanlış pozitif sonuçların sayısını önemli ölçüde azaltarak, tedavi süreçlerinde daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlıyor.
Çalışmanın baş yazarı Julian Saliba, yeni geliştirilen yapay zeka modelinin, hangi genetik mutasyonların gerçekten ilaca direnç oluşturduğunu daha net bir şekilde tespit ettiğini belirtti. Bu, sağlık profesyonellerinin daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olacak ve gereksiz tedavi değişikliklerini ortadan kaldıracaktır. Saliba, bu teknolojinin özellikle ilaca dirençli enfeksiyonlarla mücadelede önemli bir dönüm noktası olabileceğini ifade etti.
